Resistance Gene Dynamics, Biogeochemical Coupling, and Ecological Risks in Sediments of Anthropogenically Impacted Lake Wetlands in China
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Antibiotic resistance is a growing global threat to both public health and ecosystem stability. While the “One Health” framework emphasizes the need to monitor antibiotic resistance genes (ARGs) across diverse environments worldwide, the risks posed by ARGs in lakes affected by human activities, particularly in lake sediments that serve as natural reservoirs of ARGs, remain poorly understood. Metagenomics enables culture-independent analysis of microbial communities and resistance genes, providing essential insights into ARG dynamics. This study investigates microbial communities, ARGs, metal resistance genes (MRGs), and mobile genetic elements (MGEs) in sediments from Lake Donghu and Lake Weishan in China, two contrasting lake ecosystems subject to urbanization and agricultural activities for over four decades, using high-throughput metagenomic sequencing and assembly. ARGs and MRGs were more strongly influenced by deterministic environmental factors, particularly heavy metals (Cd, Pb, Cu), whereas microbial community structures were predominantly shaped by stochastic processes. Metagenomic binning yielded 293 metagenome-assembled genomes (MAGs), 125 of which were identified as potential ARG hosts, with Proteobacteria and Desulfobacterota being the most common. These hosts frequently cocarried MGEs, virulence factor genes (VFGs), and MRGs and exhibited metabolic pathways linked to carbon, nitrogen, and greenhouse gas (CO 2 and N 2 O) cycling. Dissolved organic carbon (DOC) was determined as a key factor influencing microbial metabolism and promoting resistance gene dissemination. Our findings highlight a tight coupling between ARG dissemination, microbial ecological functions, and biogeochemical processes, underscoring ecosystem-level risks associated with resistance proliferation in human-impacted wetlands of China and elsewhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».